改进粒子群算法在车问作业调度中的研究

车间作业调度（JSP）是典型的NP难题,传统求解方法都有各自的特色和不足。免疫系统强大的信息处理能力为人工免疫应用提供了丰富的暗示,因此,免疫算法被提出,并逐渐应用于许多工程实际。针对车间作业调度这个优化问题的难处理性,提出了基于免疫粒子群算法（IPA）的JSP求解方法。在该求解方法中,结合免疫原理和粒子群算法应用于JSP的算法流程;算法采用基于操作的编码方式;依据接种疫苗和变异、免疫选择的机制来设计算子。并通过仿真,证明了IPA算法在JSP中的有效性。     

基于量化正交免疫克隆粒子群算法的水电站水库优化调度研究

【目的】解决传统粒子群算法在求解水库优化调度问题中存在的早熟、收敛速度慢和易陷入局部最优的问题。【方法】基于抗体克隆选择学说理论,提出了一种量化正交免疫克隆粒子群算法(OICPSO/Q)。采用正交交叉策略来增强子代个体解分布的均匀性;通过接种疫苗和计算亲合度等操作,对算法的进化过程进行有目的、有选择地指导,使得算法快速收敛,同时保持一定的多样性,抑制了早熟现象。提出一种自学习算子,避免个体邻域内最优解的丢失。建立了基于量化正交免疫克隆粒子群算法的水库优化调度数学模型,并给出其具体的求解步骤。最后应用该方法与标准粒子群算法(SPSO)及动态规划方法进行比较。【结果】与SPSO算法和动态规划方法计算结果相比,OICPSO/Q算法计算时间明显降低,但发电量明显增加,说明OICPSO/Q算法可提高解的精度,加快其收敛速度,其性能优于标准粒子群算法和动态规划方法。【结论】OICPSO/Q算法为求解水库优化调度问题提供了一条新的有效求解途径。     

不同围岩中软弱夹层对洞室围岩稳定性的影响

【目的】针对传统优化方法在水库优化调度计算中存在的"维数灾"和早熟等问题,建立新的优化算法模型。【方法】在PSO算法的基础之上,引入小生境和交叉选择算子,对寻优过程中的个体历史最好位置进行多样化处理,提出基于小生境和交叉选择算子的粒子群(NCSPSO)算法,建立基于NCSPSO算法的水库优化调度模型,并给出具体求解步骤,最后将该方法和基本PSO算法对比应用于具体水库的调度计算中。【结果】实例优化调度计算表明,NCSPSO算法计算时间较短,寻优能力强,用其进行的水库优化调度决策可以有效提高水库的总发电量。【结论】NCSPSO算法为水库优化调度提供了一条新途径。     

基于小生境和交叉选择粒子群算法的水库优化调度研究

【目的】针对传统优化方法在水库优化调度计算中存在的维数灾和早熟等问题,建立新的优化算法模型。【方法】在PSO算法的基础之上,引入小生境和交叉选择算子,对寻优过程中的个体历史最好位置进行多样化处理,提出基于小生境和交叉选择算子的粒子群(NCSPSO)算法,建立基于NCSPSO算法的水库优化调度模型,并给出具体求解步骤,最后将该方法和基本PSO算法对比应用于具体水库的调度计算中。【结果】实例优化调度计算表明,NCSPSO算法计算时间较短,寻优能力强,用其进行的水库优化调度决策可以有效提高水库的总发电量。【结论】NCSPSO算法为水库优化调度提供了一条新途径。     

基于改进的粒子群优化算法确定河流水质参数

【目的】将改进的粒子群优化算法应用于河流水质模型参数求解,为预估河流水质参数提供一种有效的方法。【方法】以粒子群算法为基础,用混沌序列的产生过程模拟粒子初始化提高算法的全局搜索能力,加入单纯形算法提高计算精度,建立改进的粒子群优化算法。用改进的粒子群优化算法对一维及二维河流水质模型参数进行求解,并进行实例验证。【结果】改进的粒子群优化算法可以有效地应用于一维及二维河流水质模型参数的求解;随着参数取值区间的不断扩大,算法的运算时间增加;改进的粒子群优化算法比粒子群优化算法具有更好的收敛性且计算精度更高。【结论】改进的粒子群优化算法能改善原算法易陷入局部最优解的不足,是分析河流水团示踪试验数据、预估一维及二维河流水质模型参数的一种有效方法。     

基于改进粒子群优化算法的BOD-DO水质模型参数确定

【目的】将改进的粒子群优化算法应用于BOD-DO水质模型参数求解,为水质模型参数求解提供支持。【方法】通过差异演化算法对各个体历史最佳位置进行变异,以保持种群多样性,并在搜索后期加入局部搜索能力强的单纯形算法,建立改进的粒子群优化算法,并用该算法对BOD-DO水质模型参数进行求解。【结果】改进的粒子群优化算法能有效地确定BOD-DO水质模型参数;参数取值范围的放宽对算法的收敛性影响较小,但迭代次数有所增加;均匀分布法生成的初始种群可以有效地提高算法的收敛率,加快收敛速度;交叉概率和缩放因子的随机选取策略,可以有效地提高算法的收敛率并加快收敛速度;比较计算结果可知,改进的粒子群优化算法的收敛精度有所提高,收敛率可达到100%,收敛速度可提高5倍以上,标准差约是粒子群优化算法的10%。【结论】改进的粒子群优化算法有效地避免了原算法的早熟或停滞,为不同类型的水质模型参数求解提供了一个可靠的方法。     

多种群差分进化算法及在柔性车间作业调度中的应用

针对柔性车间作业调度问题,在深入分析差分进化算法的基础上,提出了一种多种群差分进化算法.该算法基于DE/rand/2/bin变异方式全局搜索能力强,鲁棒性好,和DE/best/2/bin变异方式局部搜索能力强,收敛速度快;包含若干个普通种群和一个精英种群,普通种群采用DE/rand/2/bin变异方式,精英种群采用DE/best/2/bin变异方式,普通种群和精英种群及普通种群之间在适当的时候进行优秀个体迁移,以实现全局搜索能力和收敛速度之间的平衡,并从现实生产实际出发,建立了双目标柔性车间作业调度数学模型.最后,将该算法应用于一个调度算例,仿真结果表明,该算法可行有效.     

改进粒子群优化算法的果园割草机作业路径规划

为提高果园割草机的工作效率,降低作业成本,提出一种改进粒子群优化算法(Improved particle swarm optimization,IPSO)以解决矩形果园环境下的割草机作业路径规划问题。对苹果园割草场景下的作业路径特点进行分析,将路径规划问题转化为割草机作业行的调度排优问题,考虑多种转弯策略,以总转弯距离最小为优化目标,采用粒子群优化算法(Particle swarm optimization,PSO)求解最佳的作业行序列。为增强粒子群的寻优能力,使用随搜索进程非线性动态变化的算法参数及粒子扰动策略对PSO算法进行改进,通过仿真试验及实地试验进行验证。结果表明:1)6种不同作业行数下,与PSO算法相比,IPSO算法收敛速度减慢,算法耗时平均增加约1.0~2.5 s,但均能找到总转弯距离更少的作业路径,总转弯距离减少率为7.52%~32.72%;2)不同割草机参数(作业幅宽、最小转弯半径)下,与PSO算法相比,IPSO算法均能找到总转弯距离更少的作业路径;3)在果园环境与割草机机型确定的实际作业情况下,与传统方法和PSO算法相比,IPSO算法均能找到油耗更小的作业路径,节省油耗分别为 22.51%和1.57%。     

一种求解非线性二层规划的粒子群算法

基于下层问题的K-T最优性条件和罚函数法，结合粒子群算法提出了一种求解非线性二层规划问题的粒子群算法。数值计算结果表明，该算法可以有效地求解非线性二层规划问题。     

多目标柔性作业车间调度的集成算子遗传算法

柔性作业车间调度（FJSP）中，在将任务按顺序分配到各机床前，首先要为任务选择加工机床。为求解多目标FJSP，本文在分析该问题特点的基础上，提出了一种面向甘特图的串编码（GORS）及相应的的遗传算法算子的基本操作，提出了集成算子遗传算法，并给出了其具体实现。文献算例的实验及与国际最近研究成果比较表明。该算法减小了目标参数值即生产周期、最大机床负载和总的机床负载。     

基于免疫粒子群和BP神经网络的变压器故障诊断技术

为了解决粒子群算法的早熟收敛问题和BP神经网络梯度下降训练法收敛速度慢、容易陷入局部极小值的问题,将免疫学中的克隆、变异理论用于粒子群算法的优化,建立免疫粒子群算法并给出算法步骤及免疫粒子群算法训练BP神经网络的步骤,将其应用到电力变压器的故障诊断中．仿真实验证明所提出的方法对变压器故障的诊断准确率可达95％以上,能够满足工程应用的需要．     

基于混合粒子群算法的云计算任务调度研究

任务调度是云计算系统可靠运行的关键,云计算环境中要处理的任务量巨大,考虑到云计算任务调度和QoS的优化问题,提出一种混合粒子群优化算法用于云任务调度。算法中引入遗传算法的交叉和变异思想,并结合随迭代次数变化的变异指数,保证种群进化初期具有较高的全局搜索能力,避免出现“早熟”,同时将爬山算法引入粒子群算法,改善局部搜索能力。实验结果显示该算法具有很好的寻优能力,是一种有效的云计算任务调度算法。     

基于改进粒子群算法的烧结配料预测模型

针对烧结配料系统中的非线性、复杂性和相关性，基于BP神经网络建立烧结配料的预测模型，并采用粒子群算法对预测模型参数进行优化。为了克服粒子群算法的局部收敛性，在迭代过程中，根据迭代次数对惯性权重进行动态非线性调整，从而提高算法的搜索能力。仿真结果表明，所提出的改进粒子群算法与传统的粒子群算法比较，收敛速度快、迭代次数少、具有较强的全局寻优能力。     

基于改进K-means算法的冬小麦覆盖度提取研究

为快速、精准地提取冬前分蘖期冬小麦覆盖度,提出了一种基于改进K-means算法的冬小麦覆盖度提取方法。首先将冬小麦图像转换到Lab色彩空间,其次利用蜉蝣算法（Mayfly Algorithm, MA）获取K-means最优初始聚类中心,并用马氏距离代替欧氏距离进行算法改进,最后利用分割得到的二值图像计算冬小麦覆盖度。结果显示,该方法的平均分割精度和平均处理时间分别为94.66%和2.03 s,与过绿指数（excess green,EXG）自适应阈值分割和基于粒子群优化算法（particle swarm optimization,PSO）的K-means(PSO-K-means)分割相比,分割精度分别提高了12.04%和4.18%,处理时间分别减少了2.26和2.94 s。该方法分割效果优于EXG和PSO-K-means分割方法,可用于提取冬小麦覆盖度。     

基于IOCDGA的模糊目标柔性作业车间调度优化

具有模糊目标要求的柔性作业车间调度，是柔性作业车间调度的扩展，它能够满足生产实际中对成本、生产周期及交货期等多方面指示的要求。与多目标调度相比，它还能够处理非精确指标要求问题，并且可以满足关键零件的特殊要求。为了实现对具有模糊目标柔性作业车间调度优化，提出了一种具有个体优化群体多样性的遗传算法（IOCDGA），以加快收敛速度，避免早熟问题。该算法针对文中的编码方法，定义了群体平均差及熵，用来表示群体的多样性指标。通过多样性指标控制交叉率和变异率，该算法的进化侧重于单个或少数个体达到最优，而不是传统GA中的全部个体均为最优。计算结果表明，该算法可行，并减少了迭代次数。     

基于可时移农业负荷的光伏智慧农业大棚微型能源网优化调度

针对甘肃省分布式光伏电能远距离传输通道不足,大量光伏电能集中并网影响农村电网可靠性和稳定性的问题,提出对甘肃省传统农业大棚及其供能系统进行智慧化改造的方案,实现光伏电能的就地消纳,构建基于可时移农业负荷的光伏智慧农业大棚微型能源网。采用数学建模的方法对微源和负荷进行精准建模研究,并采用变学习因子的二阶振荡文化粒子群求解算法对微型能源网经济调度模型进行求解,最后对负荷时移前后各供能设备的出力和日综合费用进行了对比。仿真结果表明:对可时移负荷进行调度可以降低系统日综合运行成本,单日成本下降了7.3%。本研究所建模型和提出的算法可以有效实现微型能源网多种能量流的经济合理利用。     

多区域协调调度架构下的农机服务资源优化配置方法

针对多区域互联农机服务资源分配不合理所导致的区域整体经济效益低下的问题,采用数学建模与智能优化算法相结合的仿真方法,对多区互联农机服务资源配置进行研究。结合智慧农业发展现状和多区域互联农机服务调度特点,构建多区域协调调度架构,获取全局农机服务资源状况;建立价值可变的多背包农机服务调度模型,设计改进模拟退火和粒子群优化的混合智能算法求解调度模型;通过实例分析本研究设计的协调调度方法与传统分散调度方法的区域总效益、订单响应率和农机效用比的差异性以及农田面积对调度方法的影响。仿真结果表明,当订单数量375时,2种调度方法所产生的效果相同;当订单数量≥375时,协调调度方法所得农机效用比高于传统分散调度方法2.74%,当订单数量≥625时,协调调度方法所得区域总效益和订单响应率比传统分散调度方法分别高10.65%和14.88%。     

高速逆流色谱法分离前胡提取物中香豆素类成分

采用超临界CO2流体萃取中药前胡中总香豆素,以石油醚:乙酸乙酯为洗脱系统,对提取物进行硅胶柱初步分离,利用高效液相色谱确定石油醚:乙酸乙酯:甲醇:水=5:5:5:4作为高速逆流色谱(HSCCC)分离的溶剂体系,在主机转速为850 r/min、流动相流速为2.0 mL/min、254 nm波长检测条件下,根据色谱图手动收...     

基于IGWOPSO-SVM算法的水质监测及等级评定系统

目的 水污染监测是流域水污染防治工作的前提。为实现高精度的地表水水质监测及水体等级评定,本研究设计基于IGWOPSO-SVM(Improved grey wolf optimizer particle swarm optimization-support vector machine)模型的水质监测及等级评定系统。方法 选用传感器组、STM32F103单片机、ESP8266WIFI无线通信模块搭建水质监测系统数据处理模块,利用WIFI无线通信将数据处理模块采集到的水质数据传输至服务器,设计水质监测系统服务器交互端,同时开发水质监测小程序对水质等级进行实时监测。基于改进粒子群算法(Improved particle swarm optimization,IPSO)及灰狼算法(Grey wolf optimizer,GWO)提出了IGWOPSO算法,对SVM进行优化,据此提出了IGWOPSO-SVM水质等级评定算法。基于南京市玄武湖、金川河、江浦水源地135组水质数据对本系统水质等级评定效果进行试验验证。结果 相比于SVM,IGWOPSO-SVM水质等级评定算法的总样本分类准确率由86.67%上升至100.00%,上升了13.33个百分点;相比于粒子群算法(Particle swarm optimization,PSO),IGWOPSO算法的最佳适应度由86.80上升至99.20,提高了14.29%。结论 本研究解决了传统水体等级评定方法效率低、准确率低的问题,为地表水水质的精确监测提供了方法借鉴。     

改进PSO神经网络的白水苹果树腐烂病预测

准确预测苹果树腐烂病的流行程度,可以科学合理地预防苹果树腐烂病。利用陕西白水县的气象历史数据,将其提取主成分后作为预测因子,采用粒子群(PSO)神经网络建立苹果树腐烂病预测模型。与传统BP神经网络相比,改进PSO神经网络预测结果更接近于实际值,同时避免陷入局部极小的缺点,达到了很好的预测效果。可见,该方法用于预测苹果树腐烂病远优于BP算法,可作为一种新方法预测苹果树腐烂病。